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基于机器视觉的餐盘缺陷检测技术研究

致谢第4-5页
摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第一章 绪论第11-14页
    1.1 机器视觉与图像处理技术第11-12页
    1.2 机器视觉用于外观检测的意义第12页
    1.3 本文内容第12-14页
第二章 基于机器视觉的缺陷检测第14-25页
    2.1 软件平台基础第14-15页
        2.1.1 HALCON简介第14-15页
        2.1.2 C第15页
    2.2 机器视觉工程第15-19页
        2.2.1 机器视觉的系统构成第15-18页
        2.2.2 机器视觉工程的开发思路第18-19页
    2.3 环保餐盘第19-21页
        2.3.1 纸浆环保餐盘产品特征第19页
        2.3.2 纸浆环保餐盘生产流程第19-21页
        2.3.3 餐盘缺陷分类第21页
    2.4 表面缺陷检测及国内研究现状第21-23页
    2.5 课题研究目标及意义第23-25页
第三章 全自动餐盘缺陷检测装置综述第25-37页
    3.1 缺陷检测装置第25-27页
        3.1.1 缺陷检测装置模块划分第25-26页
        3.1.2 餐盘缺陷检测流程第26-27页
    3.2 自检机的机械结构模块第27-30页
        3.2.1 工位组成第27-28页
        3.2.2 工位详细介绍第28-30页
    3.3 自检机的电气传动模块第30-31页
    3.4 自检机的图像处理模块第31-34页
        3.4.1 图像处理模块简述第31页
        3.4.2 餐盘的缺陷分类第31-33页
        3.4.3 餐盘表面缺陷检测第33-34页
    3.5 自检机的软件控制模块第34-36页
        3.5.1 运行展示界面介绍第34-35页
        3.5.2 参数调整界面介绍第35-36页
    3.6 本章小结第36-37页
第四章 餐盘识别与区域划分第37-53页
    4.1 图像预处理第37-42页
        4.1.1 图像双边滤波第37-39页
        4.1.2 图像阈值分割第39-40页
        4.1.3 基于连通区域的双盘混入检测第40-42页
    4.2 餐盘外形及内部缺陷检测第42-45页
        4.2.1 OTSU阈值分割第42-43页
        4.2.2 灰度阈值分割效果第43-44页
        4.2.3 外形及内部缺陷的检测第44-45页
    4.3 餐盘正反面判别与区域划分第45-52页
        4.3.1 边界跟踪算法第46-47页
        4.3.2 区域填充第47-48页
        4.3.3 餐盘正反面特征提取与判别第48-50页
        4.3.4 区域划分第50-52页
    4.4 本章小结第52-53页
第五章 缺陷检测第53-80页
    5.1 缺陷描述与分析第53-55页
        5.1.1 缺陷物理矢量描述第53-54页
        5.1.2 缺陷特征分析第54-55页
    5.2 多区域粗检测第55-58页
        5.2.1 Hough圆变换第55-56页
        5.2.2 区域圆形粗检测第56-58页
    5.3 基于曲线拟合的边缘缺陷检测方案第58-64页
        5.3.1 Sobel边缘检测第58-60页
        5.3.2 曲线拟合第60页
        5.3.3 最小二乘法拟合圆第60-62页
        5.3.4 离散数据的峰谷检测第62页
        5.3.5 边缘缺陷检测方案设计第62-64页
    5.4 基于双重滤波差分的脏污、铁丝检测方案第64-71页
        5.4.1 脏污缺陷描述第64-65页
        5.4.2 铁丝缺陷描述第65页
        5.4.3 均值滤波第65-66页
        5.4.4 形态学处理第66-68页
        5.4.5 脏污、铁丝检测的方案设计及算法验证第68-71页
    5.5 基于累计概率Hough变换的划痕检测方案第71-79页
        5.5.1 梯度的概念第71-72页
        5.5.2 Canny边缘检测第72-74页
        5.5.3 划痕检测的方案设计第74-76页
        5.5.4 累计概率Hough变换第76页
        5.5.5 效果展示第76-79页
    5.6 本章小结第79-80页
第六章 总结与展望第80-82页
参考文献第82-86页
作者简介第86页

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